• 방재와보험
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• 통권36호
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• pp.82-83
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• 1988

이번 호에는 87회계연도 사업계획에 따라 당 협회 본.지부에서 개최됐던 특수건물 소유주 초청 간담회에서의 주요 질문사항 및 답변내용을 간추려 싣는다.

• 월간당뇨
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• 통권221호
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• pp.19-21
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• 2008

당뇨병환자에게 유발하기 쉬운 합병증 중 하나가 눈과 관련된 합병증이다. 당뇨병환자라면 눈에 대한 특별한 관리와 세심한 관심을 기울여야 한다. 이와 관련하여 평소 당뇨병환자들이 궁금했던 질문에 대한 답변을 안과 전문의 곽노훈 원장에게 들어보았다.

• 방재와보험
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• 통권32호
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• pp.70-71
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• 1987

이번호에는 86회계연도 사업계획에 따라 당협회 본.지부에서 개최됐던 특수건물 소유주 초청 간담회에서의 주요질문사항 및 답변내용을 간추려 싣는다.

• 동위원소회보
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• 제5권4호
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• pp.16-19
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• 1990

좌장 임용규박사는 각 발표자들의 발표를 통한 RI 이용분야 기술증진의 가능성에 대한 발표자들의 발언과 발표내용에 대한 참석자들의 질문에 대해 답변을 받는 순서로 진행하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.144-147
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• 2015

Question Answering (QA) 서비스는 사용자의 자연어 질의에 대응하는 정확한 답변을 제공하는 시스템이다. 본 연구는 특정 도메인에 관련한 사용자들의 질문에 대해 QA 서비스가 자동으로 대응하는 방법에 관한 연구이다. 이를 수행하기 위하여 사용자의 자연어 질문을 이해하고, 정형 데이터 및 비정형 데이터로부터 사용자 질문에 적합한 답변을 도출하여 제공하는 방법을 제시한다. 실험 결과 top 1 accuracy 68%, top 5 accuracy 77% 결과를 얻었다. 또한 본 논문은 QA 시스템 내부 모듈이 전체 accuracy에 미치는 영향에 대해서도 기술하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2020

최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 폭넓은 다중 문서들을 토대로 다중 홉 추론과 동시에 서로 다른 수준의 여러 문제들을 한꺼번에 해결해야 하는 다중 작업 질문 응답에 관한 관심이 높다. 본 논문에서는 이러한 다중 홉 추론과 다중 작업을 요구하는 복잡 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 다중 문서들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 뒷받침 문장들, 답변 영역, 응답 유형 등을 동시에 구해야 하는 다중 작업 문제에 관한 답들을 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 긍정적 효과를 입증한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.468-472
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• 2020

시각적 질의응답(Visual Question Answering, VQA)은 주어진 이미지에 연관된 다양한 질문에 대한 올바른 답변을 예측하는 기술이다. 해당 기술은 컴퓨터 비전-자연어 처리 연구분야에서 활발히 연구가 진행되고 있으며, 질문의 의도를 정확히 파악하고, 주어진 이미지에서 관련 단서 정보를 찾는 것이 중요하다. 또한, 서로 이질적인 특성을 지닌 정보(이미지 객체, 객체 위치, 질문)를 통합하는 과정도 중요하다. 본 논문은 질문의 의도에 알맞은 정보를 효율적으로 사용하기 위해 멀티 모달 입력 이미지 객체, 객체 위치, 질문)에 대한 Multi-modal Message Aggregation (MMA) 제안하며 이를 통해 한국어 시각적 질의응답 KVQA에서 다른 모델보다 더 좋은 성능을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.12-17
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• 2019

FAQ(Frequently Asked Questions) 질의 응답 시스템은 자주 묻는 질문과 답변을 정의하고, 사용자 질의에 대해 정의된 답변 중 가장 알맞는 답변을 추론하여 제공하는 시스템이다. 정의된 대표 질문 및 대응하는 답변을 클래스(Class)라고 했을 때, FAQ 질의 응답 시스템은 분류(Classification) 문제라고 할 수 있다. 종래의 FAQ 분류는 동일 클래스 내 동의 문장(Paraphrase)에서 나타나는 공통적인 특징을 통해 분류 문제를 학습하였으나, 이는 비슷한 단어 구성을 가지면서 한 두 개의 단어에 의해 의미가 다른 문장의 차이를 구분하지 못하며, 특히 서로 다른 클래스에 속한 학습 데이터 간에 비슷한 의미를 가지는 문장이 존재할 때 클래스 분류에 오류가 발생하기 쉬운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제점을 해결하고자 서로 다른 클래스 내의 학습 데이터 문장들이 상이한 클래스임을 구분할 수 있도록 클래스 일치 여부(Class coincidence classification) 문제를 결합 학습(Jointly learning)하는 기법을 제안한다. 동일 클래스 내 학습 문장의 무작위 쌍(Pair)을 생성 및 학습하여 해당 쌍이 같은 클래스에 속한다는 것을 학습하게 하면서, 동시에 서로 다른 클래스 간 학습 문장의 무작위 쌍을 생성 및 학습하여 해당 쌍은 상이한 클래스임을 구분해 내는 능력을 함께 학습하도록 유도하였다. 실험을 위해서는 최근 발표되어 자연어 처리 분야에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 BERT 의 텍스트 분류 모델을 이용했으며, 제안한 기법을 적용한 모델과의 성능 비교를 위해 한국어 FAQ 데이터를 기반으로 실험을 진행했다. 실험 결과, 분류 문제만 단독으로 학습한 BERT 기본 모델보다 본 연구에서 제안한 클래스 일치 여부 결합 학습 모델이 유사한 문장들 간의 차이를 구분하며 유의미한 성능 향상을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.401-417
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• 2015

질문 분류는 질의응답과정에서 질문자의 정보요구를 이해하고 주어진 질문에 대해 적합한 답변을 제공하기 위한 중요한 방법 중의 하나이다. 이 연구의 목적은 온라인 및 도서관에서 활용 가능한 질의응답 서비스의 질문 분류체계를 조사해보고, 각 질의응답서비스의 유형별로 어떠한 특징이 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 도서관의 참고서비스 및 온라인 상의 소셜 레프런스, 자동 질의응답 시스템을 대상으로 질문을 어떻게 분류하여 활용하고 있는지를 문헌 조사를 통해 살펴보고 종합하여 질문의 유형을 정리하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.31-35
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• 2021

기계독해 시스템은 주어진 질문에 대한 답변을 문서에서 찾아 사용자에게 제공해주는 질의응답 작업 중 하나이다. 기존의 기계독해는 대부분 문서에 존재하는 짧고 간결한 답변 추출 문제를 풀고자 했으며 최근엔 불연속적인 범위를 추출하는 등의 확장된 문제를 다루는 데이터가 공개되었다. 불연속적인 답변 추출은 실제 애플리케이션에서 사용자에게 정보를 유연하게 제공해줄 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 간결한 단일 범위 추출에서 확장된 다중 범위 추출 시스템을 제안하고자 한다. 제안 모델은 문서를 구성하는 모든 토큰의 조합으로 구성된 Span Matrix를 통하여 다중 범위 추출 문제를 해결하고자 하며 실험을 통해 기존 연구들과 비교하여 가장 높은 86.8%의 성능을 보였다.